时序数据趋势告警方法、系统及趋势告警模型训练方法

摘要

本发明公开了一种时序数据趋势告警方法、系统及趋势告警模型训练方法，其中，训练方法包括：准备样本源数据，包括监测值及对应的时间戳；以第一时间间隔为窗口宽度切割样本源数据，得到多个原始样本；对每一个原始样本进行以第二时间间隔为组距的分组处理，得到中间样本；为每个中间样本标注多个标签，得到训练样本；利用完成标签标注的训练样本对基于卷积神经网络的基础模型进行训练，直至模型收敛，得到趋势告警模型。本发明采用多标签学习的方式训练得到的工业时序数据趋势告警方法及系统能更多地提取由趋势产生的特征，进而提高模型的泛化性和告警准确率。